La Scorciatoia del Cervello: Perché Scegliamo la Via Più Facile (Anche Quando Cerchiamo Qualcosa!)

Vi è mai capitato di essere in ritardo per il lavoro e non ricordare assolutamente dove avete messo le chiavi della macchina? Iniziate a frugare sulla scrivania, spostando libri, pile di appunti, cercando freneticamente. Ecco, questa scena, amici miei, è un esempio perfetto di quella che gli psicologi chiamano ricerca interattiva. Si tratta di un compito in cui dobbiamo letteralmente manipolare gli oggetti nel nostro ambiente, o cambiare fisicamente il nostro punto di vista, per scoprire informazioni nascoste mentre cerchiamo un obiettivo specifico.

La ricerca interattiva non è una novità campata in aria; è un’estensione della ricerca visiva, uno dei compiti più studiati in psicologia cognitiva. Sappiamo da tempo che quando cerchiamo qualcosa, non possiamo processare tutto ciò che vediamo contemporaneamente. Dobbiamo, invece, dirigere la nostra attenzione visiva su sottoinsiemi di oggetti. I primi modelli parlavano di un mix tra controllo top-down (guidato dai nostri obiettivi, tipo “cerco qualcosa di rosso”) e bottom-up (guidato dalla salienza fisica di uno stimolo, tipo un oggetto brillante in mezzo a oggetti opachi). Questi input, si pensava, creassero una “mappa prioritaria” attentiva che ci diceva dove guardare.

Col tempo, però, ci siamo resi conto che la faccenda era un po’ più complessa. Altri fattori, come la nostra “storia di selezione” (esperienze passate, ricompense), influenzano dove posiamo lo sguardo. Più di recente, si è aggiunto anche il concetto di “guida della scena”, cioè l’uso della nostra conoscenza semantica del mondo per escludere aree dove è improbabile trovare ciò che cerchiamo (difficilmente le chiavi saranno dentro il frigorifero, no?). Insomma, un bel mix di fattori che lavorano insieme.

Ma cosa guida le nostre scelte nella ricerca interattiva?

E qui veniamo al dunque. Finora, nessuno aveva davvero indagato a fondo i fattori che influenzano la selezione durante queste ricerche “manuali”. Ed è proprio quello che un recente studio si è proposto di fare, concentrandosi su due nuovi potenziali protagonisti: lo sforzo fisico richiesto per interagire con gli oggetti e il cosiddetto “patch value” (valore dell’area), un termine preso in prestito dagli studi sul foraggiamento animale, che descrive il valore percepito assegnato a diverse aree contenenti risorse.

Per capirci meglio, i ricercatori hanno condotto due esperimenti. Immaginatevi di dover trovare una forma a “T” nascosta su una delle facce di alcuni cubi virtuali, ruotandoli con il mouse del computer. La rotazione avveniva solo muovendo attivamente il cursore, per rendere l’interazione “faticosa”.

Esperimento 1: Quanto pesa la fatica?

Nel primo esperimento, hanno manipolato lo sforzo fisico. Metà dei cubi erano “pesanti” da ruotare (richiedevano più movimenti del mouse) e metà “leggeri”. Per aiutare i partecipanti a distinguere, i cubi pesanti avevano un colore e quelli leggeri un altro (ad esempio, blu per i pesanti e giallo per i leggeri, ma i colori erano randomizzati tra i partecipanti).

La logica è semplice: se devo muovere oggetti, tendo a minimizzare lo sforzo. Pensateci: se un’azione richiede molta energia, il nostro sistema di “azione” (per i movimenti) deve lavorare di più, potenzialmente a scapito del sistema di “identificazione” (per trovare il bersaglio). Studi precedenti hanno mostrato che uno sforzo fisico elevato può renderci più suscettibili alle distrazioni.

Quindi, la previsione era che i partecipanti avrebbero esaminato prima i cubi leggeri. E indovinate un po’? È andata proprio così! I partecipanti hanno mostrato una forte tendenza a interagire prima con i cubi “facili”. Questa preferenza, peraltro, si rafforzava con il progredire dell’esperimento, come se imparassero e affinassero questa strategia “risparmia-energia”. È interessante notare che, anche quando il cubo leggero successivo non era il più vicino dopo la prima interazione, i partecipanti erano comunque più propensi a “viaggiare” un po’ di più per esaminare un altro cubo leggero piuttosto che uno pesante vicino. La fatica, insomma, conta eccome!

Un altro aspetto indagato era quanto fossero esaustivi nella ricerca. Ci si aspettava che, data la fatica, i partecipanti avrebbero ispezionato meno facce dei cubi pesanti. Questo si è verificato, ma principalmente quando il bersaglio era presente. In pratica, se trovavano la “T” sui cubi leggeri, non si sprecavano a girare tutte le facce dei cubi pesanti. Se invece il bersaglio non c’era sui cubi leggeri, allora sì, si impegnavano a controllare a fondo anche quelli pesanti. La fatica scoraggia, ma non al punto da farci abbandonare la ricerca se necessario.

Esperimento 2: Meglio un uovo oggi o una gallina domani (in termini di informazioni)?

Nel secondo esperimento, l’attenzione si è spostata sul “patch value”, interpretato come la quantità di informazioni che un oggetto poteva offrire. Metà dei cubi erano “ricchi di informazioni” (con una forma su ognuna delle sei facce) e metà “poveri di informazioni” (con una forma solo su una delle sei facce). Anche qui, colori diversi distinguevano i due tipi di cubi (es. verde per i ricchi, rosa per i poveri).

L’idea era che la ricerca interattiva potesse essere vista come una sorta di “foraggiamento di informazioni visive”. E nella letteratura sul foraggiamento, si sa che gli individui tendono a privilegiare le aree ricche di risorse. Quindi, la previsione era che i partecipanti avrebbero esaminato prima i cubi ricchi di informazioni. Dopotutto, se non sai dove sia il bersaglio, concentrarsi su aree con più potenziali “nascondigli” sembra la strategia più efficiente, no?

E qui, amici miei, casca l’asino (o meglio, il cubo!). Contrariamente alle aspettative, i partecipanti hanno sviluppato una tendenza a esaminare prima i cubi poveri di informazioni, e questa preferenza si rafforzava nel tempo! Un risultato decisamente sorprendente.

Tuttavia, c’era un altro dato interessante: quando il bersaglio non c’era (prove “target-absent”), i partecipanti diventavano meno esaustivi nell’esaminare i cubi poveri (vedevano meno facce e smettevano prima di ruotarli dopo aver rivelato lo stimolo), ma rimanevano esaustivi con quelli ricchi. Questo suggerisce che imparavano che non c’era altro da guadagnare continuando a girare le facce vuote dei cubi poveri, e che era meglio concentrare le energie sui cubi ricchi se la ricerca si protraeva.

Un fattore unificante: la legge del minimo sforzo (cognitivo e fisico)

Allora, perché queste previsioni apparentemente logiche sono state confermate nel primo esperimento ma ribaltate nel secondo? I ricercatori propongono una spiegazione elegante e unificante: tutto ruota attorno allo sforzo, inteso sia come fatica fisica che cognitiva, e al conseguente dispendio energetico.

Torniamo all’Esperimento 1. Una strategia “difficile-prima” (esaminare i cubi pesanti e poi quelli leggeri) comporterebbe un alto dispendio energetico prima di trovare il bersaglio (che, in media, si trova dopo aver esaminato due cubi su quattro). Una strategia “facile-prima”, invece, permette di risparmiare un bel po’ di energia. Logico, no?

Ora applichiamo lo stesso ragionamento all’Esperimento 2. Sebbene i cubi ricchi offrano più “potenziali bersagli”, esaminarli completamente richiede più tempo e più “processamento” cognitivo rispetto ai cubi poveri. Un cubo povero può essere rapidamente accettato (se contiene il bersaglio) o scartato (se la sua unica faccia con stimolo non ha il bersaglio). Quindi, una strategia “difficile-prima” nell’Esperimento 2 significherebbe esaminare i cubi ricchi (più impegnativi cognitivamente) prima dei poveri. Una strategia “facile-prima”, invece, implicherebbe esaminare i cubi poveri (più rapidi da valutare) prima dei ricchi.

Ed ecco la chiave: il nostro sistema di ricerca sembra dare la priorità alla minimizzazione dello sforzo e del dispendio energetico quando seleziona gli oggetti da ispezionare nel dettaglio durante una ricerca interattiva, mettendo in secondo piano altre considerazioni come la quantità di risorse (informazioni) che un’area contiene o la probabilità percepita che un dato cubo contenga il bersaglio.

In sostanza, adottiamo una strategia “prima il facile”, concentrandoci su oggetti che possono essere rapidamente, facilmente o con poco sforzo scartati come distrattori o accettati come contenenti il bersaglio. Questo, anche se a prima vista può sembrare controintuitivo in alcuni contesti (come preferire i cubi “poveri”), si allinea con altri studi sulla ricerca visiva che mostrano come le persone usino strategie di ricerca non ottimali per ridurre lo sforzo cognitivo percepito.

Cosa ci portiamo a casa?

Questi esperimenti sono un primo, entusiasmante passo per capire come, quando e perché esaminiamo certe aree durante una ricerca interattiva. A livello teorico, ci aiutano a comprendere meglio i meccanismi della selezione attentiva in contesti più dinamici e “manuali”.

È importante notare, come suggeriscono gli stessi autori, che i risultati potrebbero essere guidati non tanto da un focus sugli oggetti “facili” in sé, quanto da un focus su quelli che possono essere esaminati rapidamente. Più tempo passiamo a esaminare un oggetto, più energia e risorse spendiamo. Dando priorità a oggetti che possono essere accettati o rifiutati velocemente (come i cubi leggeri e quelli poveri di informazioni), potremmo semplicemente cercare di essere più efficienti con il nostro tempo per ridurre il dispendio energetico.

A livello pratico, queste scoperte hanno implicazioni importanti. Sia nel mondo digitale che in quello fisico, c’è da aspettarsi che le persone tendano a de-prioritizzare l’esame interattivo di oggetti che, in qualche modo, segnalano che richiederanno uno sforzo notevole. Se siamo sotto pressione, potremmo addirittura non esaminarli affatto! Negli esperimenti descritti, le prestazioni erano alte e i cubi più “faticosi” non hanno portato a mancare i bersagli. Ma in compiti di ricerca interattiva molto più impegnativi (pensate alla perquisizione di una casa), le persone potrebbero diventare più propense a evitare del tutto gli oggetti “difficili”. Una possibilità intrigante che, sicuramente, merita ulteriori indagini.

Quindi, la prossima volta che vi troverete a cercare le chiavi smarrite, ricordatevi che il vostro cervello sta probabilmente cercando la via più “pigra” ed efficiente per risolvere il problema. E, a quanto pare, ha le sue buone ragioni!

Fonte: Springer